Ud. Bioestadística - Facultad de Veterinaria, UdelaR
Polo Ecología Fluvial - CENUR Litoral Norte, UdelaR
Dpto. Geociencias - CURE, UdelaR
2023-10-20
Montevideo, Uruguay (1991)
Lic. Ciencias Biológicas (F.Ciencias UdelaR - 2015) 🔬
Msc. Geociencias (PEDECIBA UdelaR - 2019) 💻
Estudiante PhD Producción Animal (F. Veterinaria - UdelaR) 💻
Docente Ud. Bioestadística, F. Veterinaria, UdelaR (2017 - actualidad) 👩🏫
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El pH, la conductividad eléctrica(\(EC_{w}\)) y la temperatura (T) modulan los niveles de microalgas (Chl-a).
La reducción de las emisiones de fósforo agrícola a los ríos no evitaría los altos niveles de chl-a
La sustitución de la agricultura por pradera natural no evitaría las floraciones algales.
La floraciones algales en Uruguay es impulsada por el Cambio Climático.
Nutrientes (N,P)
Temperatura del agua
Tiempo de residencia del agua
Luz solar
Imagen: Graham et al., 2017
Pérdida de Biodiversidad
Anoxia
Olor y sabor en el agua
Cianotoxinas
Acidificación (aumento de pH)
Pierre-Simon Laplace
Datos Públicos de calidad de agua (OAN - Min. Ambiente).
Dos ríos de Uy para entrenar una red neuronal (NNet)
Validaron NNet con un tercer río
Predicen concentración de algas (chl-a) simulando distintos usos del suelo
“NNet herramienta libre de sesgo para determinar la influencia de variables sobre el fenómeno”
Repositorio de datos públicos de calidad de Agua en Uruguay
Programas de monitoreo no estandarizados a nivel país
Fácil selección y descarga de archivos en formato .csv o .xls
Pobre documentación y metadata
2059 observaciones y 19 variables
Más de un archivo .csv para cada río
Presencia de hasta un 20% de caracteres especiales como datos: \(<LD; <LC; LD<X<LC\)
Estaciones de superficie y fondo solo separadas por una letra en su nombre (RN5 y RN5F)
Valores extremos en los datos (ej. temperatura agua = 257 \(^{\circ}C\))
Los datos de origen presentaban ciertas inconsistencias o artefactos que había que tomar decisiones claras
Pero en BC2021 no se hacia mención alguna a estas particularidades
Y cuando se aclaraban no coincidían con nuestros resultados
Reproducibilidad: trabajo que puede ser revisado y recreado de forma independiente, utilizando los mismos datos y/o análisis publicados por los autores originales.
La Reproducibilidad puede entenderse:
a nivel informático (códigos, software, hardware, etc.)
a nivel empírico (diseño experimental/observacional, forma de adquisición y disponibilidad transparente de datos)
a nivel estadístico (análisis, potencia estadística, parámetros de los modelos)
White et al., 2013; Culina et al., 2020
https://github.com/NAlcan/Reply_BC2021